信用风险的度量
第三章 信用风险度量的基本要素 《信用风险度量》PPT课件
一、违约概率PD的估计
▪ （一）计量模型估计法
▪ 考虑到资产类型的差别，经验研究发现，同一行业，贷款 要债券的回收率要高。
▪ 除了如上三种影响因素，还有很多研究在讨论其他因素对 于RR的影响，例如公司规模、客户关系等，但是研究结论 并不一致。
二、违约损失率LGD的估计
▪ （二）估计LGD的基本方法
▪ 在《新巴塞尔资本协议》内部评级IRB初级法下，没有抵押担保的 优先贷款的LGD设定为45%，没有抵押品的非优先贷款的LGD为 75%；对于有抵押品的债项，协议将债项按其抵押品的性质分类， 通过计算其抵押品的折扣比例，并进行归类得到对应的LGD。在内 部评级IRB高级法下，银行则需要自行估算LGD，估计方法包括：
▪ 金融产品或机构的违约概率，可以从穆迪、标准普尔等评级公司的信用 评级中间接获得。例如，在穆迪的评级系统之中，Aaa代表了最佳的信 用评级，这代表了较低的违约概率，几乎不会发生违约。接下来的评级 Aa、A、Baa、Ba、B、Caa对应的信用级别逐级下降，违约概率也就逐 步升高。
▪ 虽然通过信用评级机构的报告可以获得某个产品或机构的违约信息，但 是这种信息缺乏时效性。
第一节 信用风险度量要素的分类
▪ 根据《新巴塞尔资本协议》的相关规定，测度机构或工具的 信用风险离不开四个关键的要素：
▪ （1）违约概率（Probability of Default，PD）； ▪ （2）违约损失率（Loss Given Default，LGD）； ▪ （3）违约风险暴露（Exposure at Default，EAD）； ▪ （4）有效期限（Maturity，M）。 ▪ 《新巴塞尔资本协议》将信用风险加权资产（RW）定义为
信用风险的度量
信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
信用风险度量方法
信用风险度量方法
1、简介
信用风险度量是一种衡量信用风险大小的定量方法。
它是一套通过财
务报表分析，体现出一定企业信用状况的风险评估工具。
信用风险度量方
法是衡量企业的信用状况、有效控制企业的信用风险、正确认定企业信用
等级、为企业做出决策提供必要的证明和预测性信息等重要的评估工具。
（1）财务状况分析法
财务状况分析法是最常用的信用风险度量方法，它主要是利用企业的
财务报表，以及相关的因素，如成本构成、资产结构、负债情况等等，来
进行逐项分析，从而评估企业的信用风险程度。
主要包括：流动比率分析、负债资产比率分析、现金流量分析、速动比率分析等。
（2）信用评级法
信用评级法是指依据信用风险因素分析后，按照国家规定为企业制定
的信用等级，以此来判断企业的信用风险程度。
信用评级法一般通过财务
分析来比较企业生产、经营情况，并将企业归为不同的信用等级，其中一
般包含AA级信用、A级信用、BBB级信用等。
（3）财务指标计算法
财务指标计算法是一种可以用来测量企业信用风险的量化技术，它结
合财务数据和环境因素，利用计算机对企业的信用风险进行评估。
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型１．传统的信用风险评价方法（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。
它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。
特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
信用风险的度量—基本参数解析及估计(PPT 66张)
i 1 n
求预期信用损失 两者相减，即得给定置信度
c 下的未预期信用损失
金融风险管理
赵建群
例见P166——未预期信用损失的计算
债券 A
信用风险暴露 25
违约率 0.05
B
C
30
45
0.10
0.20
金融风险管理
赵建群
可能的违 约情况
违约 损失
i 1
具体计算 分以下三种情况
金融风险管理
赵建群
情况一： 每项资产的
LGD i
LGD i
固定
i 1 , 2 , , n
与
p i 独立
pi
则
之间独立且都服从贝努利分布
UCL D ( CL ) D ( ( CE p LGD )) CE D ( p ) LGD i i i i i i
0.000
0.900 2.280 7.695 0.220
120.08
4.97 21.32 172.38 6.97
25 30 45 55
A,C
B,C A,B,C 加总
70
75 100
0.009
0.019 0.001
0.980
0.999 1.000
0.630
1.425 0.100 13.25
28.99
72.45 7.53 434.69
⑴基于风险中性定价的信用价差 例 1年期零息债券，面值100 P * 初始市场价格 r 无风险利率 p 违约概率 LGD 违约损失率
求信用价差
4 信用风险的度量与管理
X 3 总 息 利 税 息 前 支 收 付 益 额 ： 债 务 偿 付 能 力 指 标 X 4 留 总 存 资 收 产 益 ： 盈 利 积 累 能 力 ， 也 可 以 反 映 杠 杆 率 变 化
2、KMV模型—基于股票市场价格的信用风险度量方法
• 1989年，Kealhofer, McQuown和 Vasicek在旧金山创立了KMV公 司，用于提供信用风险管理服务。2002年4月，该公司被穆迪公 司收购（Moody’s KMV）。
• KMV模型由KMV公司创立并商品化。
• KMV模型：又称为Credit Monitor（信用监控模型），是将期权 定价理论应用于股权估值而开发出来的一种信用监控 模型，它通过对上市公司价值波动性的估计，来 预测上市公司发生违约的可能性。
违约损失率=1-回收率
资产组合期望信用风险损失计算公式：
N
C reditL oss piC E i(1fi)
i 1
§2 信用风险的度量
信用风险的度量：
传统（古典）度量方法 现代度量方法
一、传统（古典）度量方法
•仍为许多金融机构继续使用； •其方法思想常被用于现代信用风险度量方法当中。
专家系统法
55
24
无担保/抵押债券
51
25
次级债券
32
21
所有债券
45
27
还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与 环境）
经营环境 condition
商业周期，行业情况， 利率环境，等等。
5P判断法
个人因素 personal factor：决定着还款意愿和还款能力。
03-3信用风险度量制模型
则一年后借款人由初始信用等级转移到各 种可能等级的概率称为信用等级转移概率
∑转移概率＝1。
（1）一年期信用等级转换矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值估计
信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现 金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也 就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。
2、计算单项贷款的VAR值的步骤：
（1）预测借款人信用等级的变动， 得出信用等级转移概率矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值 进行估计
（3）计算贷款受险价值（VAR）
信用度量制模型 要解决的问题：
假如下一个年度是一个坏年度 的话，我们的贷款及贷款组合 的价值将会遭到多大的损失？
未知： 贷款的价值（P）
为了简便，后面先考虑两贷款组合的情况
涉及到相关性 问题
假设这两项贷款为：
一项BBB级贷款其面值为$100(百万美元) 一项A级贷款其面值为$100(百万美元)。
求：两项贷款组合在一年期的VAR值
思路：
视贷款的信用级别为随机变量 两个随机变量的取值为： AAA—违约（8个值） 两随机变量并非独立，即
假设有两家公司 X&Z
X公司为一家化学企业，
Z公司则为一家全能银行，
其股票收益率为：
保险业
其股票收益率为：
收益指数
RX = 0.9RCHEM + UX
RZ = 0.74RINS + 0.15RBANK + UZ
敏感 系数
化学产业 收益指数
该企业的特 殊风险报酬
敏感 系数
银行业 该银行的特 收益指数 殊风险报酬
现代信用风险度量模型概述
现代信用风险度量模型概述信用风险是金融行业中的一个重要问题，它指的是借款人在债务偿还能力方面的不确定性。
为了度量和评估借款人的信用风险，金融机构一直致力于开发和使用各种信用风险度量模型。
现代信用风险度量模型是基于统计和机器学习的方法，通过分析大量的历史数据和借款人的特征，来预测借款人未来违约的概率。
这些模型通常使用一系列的输入变量，如借款人的个人信息、财务数据、历史还款记录等，来建立一个预测模型。
常用的现代信用风险度量模型有以下几种：1. Logistic回归模型：这是一种广泛使用的基于回归的模型，可以用来预测二元变量的概率。
对于信用风险度量模型来说，二元变量就是违约与否。
该模型通过最大似然估计方法，根据输入变量的权重来计算借款人违约的概率。
2. 决策树模型：决策树模型是一种基于树状结构的模型，通过将样本数据划分为不同的子集来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，决策树模型可以通过借款人的特征来判断其违约概率，并给出相应的风险等级。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，通过将样本数据映射到高维空间中，来构建一个决策边界，从而预测借款人的违约概率。
该模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以处理非线性和高维数据。
4. 随机森林模型：随机森林模型是一种基于集成学习的模型，它由多个决策树组成，通过投票的方式来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，随机森林模型可以综合多个决策树的预测结果，得到更准确的违约概率预测。
这些现代信用风险度量模型都有其优点和局限性，选择合适的模型取决于具体的应用场景和数据特征。
此外，为了提高模型的准确性和可靠性，还需要进行模型训练和评估，并对模型进行监控和更新。
只有通过不断改进和优化模型，才能更好地评估和管理借款人的信用风险。
风险分析 第十三章 信用风险测量
力
Z模型和ZETA模型评述
第三步，针对于各个比率对借款还本付息的影响程 度，选用Fisher、Bayes等判别分析法，建立由上 述比率指标所决定的线性判别函数，确定每个比 率的影响权重，即可得到一个Z值评分模型
1、Z值评分模型
第四步，对一系列所选样本的Z值进行分析，得到一 个违约或破产临界值以及一个可以度量贷款风险 度的Z值区域
正常 关注 次级 可疑 损失
专家分析法评述
专家分析法直指信用风险的核心本质，目前得到了世界上绝 大多数国家的认可和采纳，但也存在着两个主要问题：
（1）一致性 对于相似的借款人，不同的信贷负责人运用不同的评价标准
可能得出不同的评价结果 （2）主观性 对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一
第三，未知总体分布或未知总体分布函数前提下， 根据Fisher准则得到最优线性判别函数
Z值评分模型的应用
两类错误 第Ⅰ类错误（Type Ⅰ error）： 模型预测借款人不会违约，但事实上违约了 第Ⅱ类错误（Type Ⅱ error）： 模型预测借款人会违约，但事实模型的改进：ZETA模型 1977年，Altman等人对Z值评分模型进行了扩展，建
5W法
也有金融机构将分析的因素归纳为5W： 借款人（Who） 借款用途（Why） 还款期限（When） 担保物（What） 如何还款（How）
5P法
也有金融机构将分析的因素归纳为5P： 个人因素（Personal） 目的因素（Purpose） 偿还因素（Payment） 保障因素（Protection） 前景因素（Perspective）
信用风险的度量总述
2、外部(wàibù)评级——主权人(发行人)信用评级
⑴评级程序
评级(píng jí)请求
指定(zhǐdìng)分析小组， 进行基本研究
会晤发行人，ห้องสมุดไป่ตู้查
经营和财务计划
评级委员会审查 发布评级结果 监控
第十六页，共50页。
修正评级程序
⑵典型评级体系介绍 标准普尔(pǔ ěr)、穆迪投资 以债务发行为例
信用风险的度量 (dùliàng)总述
2021/11/5
第一页，共50页。
一、理论(lǐlùn)发展简介
信用评级(píng jí)经历了从专家判断法，到信用评分 模型，再到违约概率模型三个发展阶段
第二页，共50页。
1、传统方法 上世纪(shìjì)70年代以前，信用风险评价体系以专家
判断法为基础 主要体系包括： 5C、5P、5W、LAPP法、五级分类法
(jìnxíng)等级细分，其中“1”标示质量最高 Baa级以上(共4级)为投资级，以下级为投机级
第二十五页，共50页。
3、内部信用评级(píng jí)——贷款对象信用评级 (píng jí)
包括对债务人的评级(píng jí)（违约概率），和贷款 项目评级(píng jí)（项目预期损失）
描述 偿债能力很强 环境恶化时，偿债能力可勇的靠于路性开较始低，才能找到成功 具有一定偿付保障，但是不利情况可能削弱其能力 投机性；当前有偿付能力，但面临不确定性因素的影响 当前有违约可能，有赖于有利情况的出现 已经违约
第二十页，共50页。
附注： 在每一级别中，同时通过加 “+” 或 “—” 进行等
X 5 流动资产/流动负债
反映公司变现能力和偿债能力
信用风险的度量方法
信用风险的度量方法信用风险是指借款人或债务人无法按时偿还借款或债务的潜在风险。
对于金融机构、企业或个人投资者而言，度量和评估信用风险是十分重要的，因为它直接影响到债务人的偿付能力和债务性质。
下面将介绍几种常见的信用风险度量方法。
一、传统方法1.基于历史数据的方法：这种方法通过对历史数据进行分析，评估债务人违约的概率和可能的损失。
常见的方法包括损失统计法、敏感性分析法和经济景气周期分析法等。
2.债券评级方法：这种方法是将债券发行人的信用状况进行评级，评级结果用来度量该债券发行人的信用风险。
评级机构会根据债券发行人的财务状况、行业前景等因素进行评级，评级结果通常以字母形式表示，如AAA、AA、A等。
3.信用衍生品方法：这种方法是通过买卖信用衍生品，如信用违约互换（CDS）等来度量信用风险。
投资者可以通过购买信用违约互换来对冲债券或信贷组合的违约风险，从而减少信用风险。
二、结构性方法1.评分卡方法：评分卡是一种通过定量和定性指标对借款人进行评分的方法。
评分卡通常包括财务指标、行为指标和规范指标等，给出一定得分后，根据得分的高低判断借款人的信用风险。
2.支持向量机方法：支持向量机是基于机器学习的一种判断模型，通过对历史数据的学习，可以对未来可能出现的信用风险进行判断和预测。
三、市场方法1.市场数据方法：这种方法是通过对市场价格、交易量、利率等市场数据的分析，来评估债务人的信用风险。
例如，利用股票价格波动来衡量上市公司的信用风险。
2.信用违约互换方法：信用违约互换通常被用来度量债务人的违约风险。
当债务人违约时，信用违约互换可以提供一种补偿，对投资者的损失进行抵消。
总结起来，信用风险的度量方法多种多样，可以根据不同情况和需要选择适合的方法。
其中，传统方法主要依赖于历史数据和统计分析，结构性方法主要依赖于评分卡和支持向量机等模型，市场方法则主要依赖于市场数据和市场行情的分析。
同时，度量信用风险也需要考虑到一系列因素，包括债务人的财务状况、行业前景、市场环境等，综合考虑才能得到更准确、可靠的结果。
第三章 信用风险管理
由于实际数据往往较正态分布更为厚尾，因此假定经验分 由于实际数据往往较正态分布更为厚尾， 厚尾 布为正态并非是一个优良的选择。 布为正态并非是一个优良的选择。 可供选择的分布类型包括t分布、 分布等。 可供选择的分布类型包括 分布、Pareto分布等。 分布 分布等
16/28 16/28
Simulation）。 （3）蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）。 蒙特卡罗模拟法（ 蒙特卡罗模拟法与历史模拟法的最大区别是资产收益率不是取历史观察 而是用计算机模拟， 值，而是用计算机模拟，即运用随机发生器获得服从正态分布的矩阵计算出 来的。 来的。 蒙特卡罗模拟法部分属于参数估计法，因为它首先要假设（ 蒙特卡罗模拟法部分属于参数估计法，因为它首先要假设（或根据历史 数据估计）变量的均值、方差及相关系数等统计特征， 数据估计）变量的均值、方差及相关系数等统计特征，根据这些特征运用随 机数发生器产生符合这些特征的数据，构成所假设的情形， 机数发生器产生符合这些特征的数据，构成所假设的情形，再分析在各种情 形下的价格变动的情况。 形下的价格变动的情况。 其目标是模拟n 其目标是模拟n个（一般是10000个）情景，以获得组合价值的10000个 一般是10000个 情景，以获得组合价值的10000个 10000 10000 数据。然后根据计算出的损益分布，扣除（９５％概率水平下）500个最差 数据。然后根据计算出的损益分布，扣除（９５％概率水平下）500个最差 的结果，就可以计算出Var的值。 Var的值 的结果，就可以计算出Var的值。
1 0.0027
(1 − 0.99 ) 0.99
500
= 1.67
如果采用历史模拟法求取的99％分位数的估计值是2500万 如果采用历史模拟法求取的99％分位数的估计值是2500万 美元，则在95％置信度下的VaR的置信区间为 美元，则在95％置信度下的VaR的置信区间为 {2500－1.96×167，2500＋1.96×167}={2170， {2500－1.96×167，2500＋1.96×167}={2170，2830}
信用风险度量
三是如果客户不能正常归还贷款（发生违约），这类贷 款最终会损失的比例是多少。
四是客户完成贷款协议规定的所有义务需要的最长剩余 时间。
3二、Biblioteka 用风险度量的四大基本要素（一）违约概率（PD） 违约概率是借款人在一定时间内违约的可能性，是信用
发放前金融机构的预先估计。 在Basel II中规定了违约的两种情况、六条特征，可以归
13
二、外部评级与内部评级
外部评级是由独立的专业评级机构，通过各种途径掌 握被评级对象的大量信用数据，在此基础上采用定性分析 和定量分析的方法，对被评对象的资信状况和信用级别进 行评估，并以一定的符号表示被评对象信用等级的一种活 动。外部评级的主要目的是揭示被评对象特定的信用风险 （违约风险）的大小，其核心是评价经济主体履行相关合 同的能力和意愿，其作用在于为使用者提供独立的第三方 参考意见。
10
从事后来看，实际损失与预期损失之间的差异就是非预 期损失。更进一步，从事前的视角来看，非预期损失被定 义为从资产未来损失的概率分布中读取的极端不利情况下 的百分位数的数值与预期损失数值之间的差额。与预期损 失相比较，非预期损失的计算要复杂得多，它不仅要考虑 违约风险暴露、违约概率、违约损失率，还要考虑到它们 各自的波动。根据Basel II的规定，假设这些变量之间相互 独立，则非预期损失的计算公式为：
金、利息或相关费用的支付，可能导致银行财务状况下降； ➢ 五是就借款人对银行的债务而言，银行认定债务人破产或处
于类似状况； ➢ 六是借款人已经寻求破产或处于破产状态，这样可以避免或
推迟偿付银行的债务。
5
（二）违约风险暴露（EAD） 也被称为违约风险敞口。即债务人违约时，该资产的
信用风险的度量—基本参数解析及估计
信用风险的度量—基本参数解析及估计信用风险度量是金融领域中非常重要的一个概念，它衡量的是借款方或债务人无法按时偿还债务的概率。
信用风险会直接影响金融机构的稳定性和盈利能力，因此准确度量和估计信用风险是非常重要的。
信用风险度量的基本参数主要包括违约概率、违约损失率和违约相关性。
违约概率是衡量借款方或债务人可能会违约的概率，可以通过历史数据、市场定价模型等方式进行估计。
违约损失率是违约发生时实际损失与全部债务的比例，可以通过历史违约数据或模型估计来获取。
违约相关性是用于度量违约事件之间的相关性，即在一些时间段内发生违约事件的概率。
为了准确度量信用风险，需要使用适当的模型对这些基本参数进行估计。
常用的模型包括历史数据方法、结构模型和市场定价模型。
历史数据方法是基于过去违约经验来估计未来违约概率和违约损失率的方法。
通过分析过去违约数据的频率和严重程度，可以估计出未来违约的概率和损失率。
然而，由于历史数据无法准确反映未来风险，这种方法存在一定的局限性。
结构模型是基于企业财务和市场信息等因素来估计违约概率和违约损失率的方法。
这种模型使用统计方法和财务分析来评估债务人违约的可能性，并根据市场条件估计违约时的损失率。
结构模型需要建立一个相应的数学模型，其参数估计的准确性取决于模型的质量和数据的可靠性。
市场定价模型是基于市场上交易的相关证券价格来估计违约概率的方法。
通过对信用风险债券和其他相关证券价格的比较分析，可以推断出市场对违约概率的预期。
市场定价模型更加灵活和实时，但受市场情绪和流动性等因素影响较大。
在度量信用风险时，还需要考虑到违约相关性。
违约事件可能相互关联，一方违约可能导致其他相关方也违约。
因此，在度量信用风险时，需要考虑违约事件之间的相关性，以更准确地估计整体信用风险。
总之，信用风险的度量需要考虑违约概率、违约损失率和违约相关性等基本参数，并使用适当的模型进行估计。
这将有助于金融机构更好地管理和控制信用风险，确保其稳定和盈利能力。
信用风险度量方法
信用风险度量方法之A-FA综合评价法
➢ 特征模型分析 该模型使用三组指标，共18项
第一组 客户自身特征 表面印象，组织管理，产品与市场，市场竞争性，经营状况，发 展前景
第二组 客户优先性特征 交易利润率，对产品的要求，对市场吸引力的影响，对市场竞争 力的影响，担保条件，可替代性
第三组 信用及财务特征 付款记录，银行信用，获利能力，资产负债表评估，偿债能力， 资本总额
➢美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分 模型是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去 的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借 款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或 分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款 风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申 请人进行信用风险及资信评估。
信用风险度量方法之信用评分方法
➢阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人 违约的 临界值：Z0=2.675。
如果 Z<2.675， 借款人被划入违约组； 如果 Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。 当 1.81<Z<2.99 时，判断失误较大，称该重 叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称 “灰色区域”(gray area)。
信用风险度量方法之专家系统
（2）资格与能力（Capacity）：即还款能力，反映借款者 收益的易变性。如果按照债务合约还款以现金流不变的方 式进行下去，而收益是不稳定的，那么就可能会有一些时 期企业还款能力受到限制。 （3）资金实力(Capital or Cash)：所有者的股权投入及 其对债务的比率（杠杠性），这些被视为预期破产的可能 性的良好指标，高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率。
信用风险度量方法之专家系统
信用风险的度量方法
信用风险的度量方法信用风险度量方法一般采用概率分布、信用评级和违约率等指标。
其中，概率分布是比较常用的一种方式，主要是通过收集历史数据或者建立模型等方法来对未来发生违约概率进行预测。
以下就针对其补充一些具体的内容。
1. 概率分布在信用风险度量中，我们使用的主要是违约概率（default probability），这是指借款人不再履行其合同义务所面对的风险。
为了捕捉违约风险的变化，我们需要对借款人的违约率进行预测，并且使用概率分布来对其进行度量。
具体而言，我们可以采取两种方法来估计违约率：（1）借助历史数据：通过收集借款人过去的信用表现来估计未来违约率。
这种方式适用于声誉比较明朗的行业，如成熟的债券市场等。
在这种情况下，我们可以根据历史数据来估计违约率，并且通过调整算法中的参数，使之更符合实际情况。
（2）建立模型：通过分类器和回归器等机器学习算法建立预测模型，以实现对违约率进行精准预测。
这种方式适用于无声誉管理的行业，如小额贷款市场等。
在这种情况下，我们可以通过收集相关数据，并将其输入到分类器或回归器来建立模型，并利用此模型预测未来违约率。
借助概率分布，我们可以进行以下两种度量方法：（1）VaR（Value at Risk）：这是指在未来某个时间的预期损失，即信用风险的损失。
通过VaR，我们可以了解到在未来的一段时间里，市场的总体风险处于什么水平上。
（2）期望损失：期望损失是在未来的某个时间内所面对的信用风险所预期的损失。
2. 信用评级另一种常用的信用风险度量方法是通过信用评级。
信用评级是指对借款人的信用状况做出评估，并根据评估结果进行相应的信用等级编排。
常见的信用等级分为A、B、C等、根据不同的资产和负债种类的不同评估单位也不相同。
其中，A 代表最高的信用等级，而C代表最低的信用等级。
使用信用评级，我们可以计算出不同信用等级的违约状况，以达到对信用风险的评估。
我们通常会将不同的信用等级和每个等级下的违约概率、违约延迟时间、违约损失等指标进行关联。
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信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化2013/11/1711信用风险度量方法传统的信用度量方法专家系统评级方法Z-score model (Z 评分模型) ----信用评分模型现代信用风险度量模型Credit metrics 模型KMV 模型信用风险的度量一、专家系统1、含义：由相关部门的主管人员和行业资深人士作出违约可能性的判断。
因此，个人经验、主观判断和对关键因素的不同衡量对最后的结果有非常大的影响。
这里主要介绍最为典型的五“C”评级法。
根据信用的形成要素进行定性分析，必要时配合定量计算。
122、五个关键的因素Character品德与声望：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。
从经验上看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表。
公司成立时间越长，这一指标值就越高。
Capital资格与能力：包括所有者权益和股权-债务比；所有者权益越高，股权-债务比越低，公司资不抵债的可能性就越小，违约的可能性也就越小，这些指标值也越小。
Capacity资金实力：偿债能力，可由借款人的收入、利润的波动率刻画；一般的，借款人收入的波动率越低，利润的波动率越低，说明借款人的经济状况越稳定，出现无法偿还借款的概率越低。
Collateral担保：抵押品。
指债务人一旦违约，则债务人拥有对抵押品的优先要求权。
抵押品质量越好，违约可能性越小。
Cycle conditions经营条件与商业周期：经济环境；一般，经济处于上升阶段，该指标值较大；相反，经济衰退时，该指标值越小。
在考察与经济周期紧密相关的行业时，这一因素在决定信用风险的大小时非常重要。
3、专家系统的主要问题（1）一致性问题专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
14二、信用评级法信用风险的传统度量方法是信用评级。
信用评级主要是针对筹资的债券发行人的信用强度进行评估的程序与结果（风险(违约概率)的相对度量）。
国际著名评级机构穆迪、标准普尔（standard & poors）公司（S&P 评级系统）3A级的债券为第一流的债券；双A级为优质债券；单A级为中上等债券；3B为中等；级别更低的债券具有投机性。
评级系统的有关说明（1）BBB (or Baa) 以上的等级称为“投资级”（含BBB ），BBB (or Baa) 以下的等级称为高收益债券(或称为垃圾债券Junk Bonds)。
（2）相应等级后“+”or “-”和“1,2 or 3”的符号在S&P评级中可能有“+”或“-”符号，例如，一个债券有BBB+级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。
在Moody评级中可能有“1,2 or 3”的符号，1代表乐观的看法，2代表中性的看法，3代表悲观的看法。
例如，一个债券有Baa1 级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。
162013/11/1717贷款评级与债券评级的对应贷款级别债券评级风险程度1AAA最小2AA温和3A平均（中等）4BBB可接受5BB可接受但要予以关注6B管理性关注7CCC特别关注8CC未达到标准9C可疑10D损失银行较多的使用内部评级，因为他们的借款人通常缺乏公开的债务发行信用评级。
信用评级仅适用于单个借款者信用风险的评估，它并不能有效地反映资产组合的信用风险。
信用评分是指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数。
根据客户的信用分数，授信者可以分析客户按时还款的可能性。
据此，授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率。
利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。
信用评分与评级体系案例台湾某资信机构的信用评级体系，首先依照形成客户信用的各项因素予以评分，在按总分评级，在各项信用要素中，管理因素占45分，财务因素占35分，经济因素占20分，满分100分，并通过综合研究，在[加]、[减]分数各10分的范围内予以适当的评语。
管理因素（45分）信用评分与信用评级中国工业企业信用评级（评分）体系三、Z值信用评分模型（Altman，1968）模型是一种线性判别模型，它是用主要的财务比率来建立模型，通过带入某公司的财务比率的实际值，得出该公司的信用得分值Z值并据此可将潜在的借款者分类，帮助作出贷款决策。
（破产预测模型）阿特曼建立了美国制造业上市公司的线性判别模型：Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5其中：X1＝营运资本/总资产比率X2＝留存收益/总资产比率X3＝息税前利润/总资产比率X4＝股权市场价值/长期债务账面价值比率X5＝销售/总资产比率27Z值模型是通过对“健康”企业和“失败”企业样本数据的分析而构建的。
这一过程要用到统计多元分析，具体过程如下：选择能够把健康企业和失败企业区分开的指标；计算每一指标的系数，从而构建Z值模型。
Altman（1968）分析了美国破产企业和非破产企业的22个会计指标和22个非会计指标，从中挑选出5个关键指标，并依据这5个关键指标建立了Z值模型。
Z值越高，违约风险就越小；Z值越低，违约风险就越大。
根据Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破产风险很大，应被置于高违约风险类别中。
Altman的Z值信用评分模型在大型工商企业中的应用。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值：=2.675。
如果Z<2.675，借款人被划入违约组；如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。
当1.81<Z<2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称“灰色区域”(gray area)。
阿特曼的Z值模型的局限性：①假定了违约概率和其解释变量之间是线性关系，但是它们的关系可能是高度非线性的。
②简单把借款者划分为极端的两种：履约和违约。
而现实中的情况更为复杂，从利息拒付、迟付到本利的拒付、迟付，有多种情况，但模型中没有具体体现这一点。
③就线性模型而言，其解释变量的选取和权重的确定也不是像模型中那样一成不变的。
④无法将有些重要的非量化指标纳入模型，另外，数据的匮乏也限制了模型的运用。
第二代信用评分模型——1977年的ZETA评分模型30ZETA评分模型：由美国学者Redward Altman 和英国学者Richard Taffer等提出的2013/11/1731Zeta ModelZeta=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7a, b, c, d, e, f, g 分别为各个指标的系数X1: 资产收益率X2：收益稳定性指标X3：债务偿付能力指标X4：累计盈利能力指标X5：流动性指标X6：资本化程度指标X7：规模指标2013/11/1732信用评分方法(Z 模型、Zeta 模型)的缺陷依赖于财务报表的帐面数据缺乏对违约和违约风险的系统认识假设线性关系无法计量企业的表外信用风险对某些特定行业不适用，如财务公司，共用企业，新公司等。
四、均值-方差模型概率：反映某种资产在运营中遭受损失的可能性；分布函数：对事件发生的概率进行完整描述的统计工具。
例：概率分布表-100-50050100150可能的结果概率0.10.150.20.250.20.1五、风险价值法（V AR）：Credit Metrics（信用计量）模型复习：VaR (Value at Risk) “风险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品34例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为1000万元.其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过1000万元的概率为5%。
平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
或者说：有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在1000万元以内。
5%的几率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。
VaR特点主要有：第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；第三，不仅能计算单个金融工具的风险。
还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。